Ты читаешь ответ.
Видишь неточность.
И говоришь:
он врёт.
⧖
Но это не ложь.
Это отражение.
Ты оставил пустоту.
ИИ не знает, он заполняет
Модель не проверяет факты.
Она достраивает вероятность.
Когда данных не хватает,
она не останавливается.
Она продолжает.
Потому что её задача —
дать ответ.
А не сказать «я не знаю».
Где возникает иллюзия лжи
Типичный запрос:
— «Расскажи, как обычно делают X».
Модель видит:
- нет страны
- нет периода
- нет источника
Она берёт усреднённое.
Наиболее вероятное.
Иногда — вымышленное.
Ты читаешь и думаешь:
«Звучит уверенно».
И принимаешь за факт.
Ложь появляется из неточности
ИИ «врёт» там,
где ты не задал рамку истины.
Сравни:
— «Как обычно оформляют договор?»
и
— «Как в России в 2024 году
обычно оформляют договор аренды
между ИП и физлицом?»
Во втором случае
модель ограничена.
- география
- время
- тип ситуации
Ей меньше где фантазировать.
Как возвращается ответственность
Не спрашивай «как обычно».
Спрашивай «в каких условиях».
Не спрашивай «что лучше».
Спрашивай «по какому критерию».
Истина для ИИ —
это границы.
Чем они уже,
тем меньше вымысла.
Микро-шаг
Открой последний ответ,
который показался ложным.
Найди в запросе место,
где ты был неточен.
Добавь:
- время
- место
- источник
- допуск неопределённости
Запусти снова.
ИИ не обманывает.
Он исполняет запрос.
Неточность — это твоя часть работы.
∴
Вопрос:
В каких вопросах ты чаще всего не задаёшь рамку истины?
Одно слово — в комментарии.